使用eclipse开发ndk之:导入现有的…

http://www.cnblogs.com/luxiaofeng54/archive/2011/08/13/2136982.html

网上有很多NDK开发的例子,拿来二次开发很好。eclipse是功能强大的IDE开发环境,如果能将这些NDK工程导入可以加快进度。网上查了很久,没有具体的导入方法。通过自己摸索,终于找到了正确的导入办法。

1,假设eclipse,jdk,android SDK,android NDK,CDT都安装并设置好了。

2, 在eclipse新建工程:File->New->Project->Android->Android project->next,在New Android Project选项卡中,选Create project from existing source;在Location:按Browse找到NDK自带的Hello-jni目录,点确定 -> 然后Next,Select Build Target,在下面的列表中选择你希望的API版本,这里选Android 2.2;Next -> 显示Application Info: 显示要导入的工程应用信息,不需要改动,按Finish确定。至此,ndk工程导入完毕。

3,上面导入的工程还需要进一步设 置,让eclipse自动编译ndk C/C++代码。右键点导入的工程名,选Properties->Builders->New->选Program->OK;在 Edit Configuration的Main选项卡中设置,Name:ndk_Builder,Location:/bin/bash,Working Directory:/bin, Arguments:--login -c "cd <Hello-Jni的目录> && ndk-build" (该句意思是: 进入Hello-jni目录执行ndk-build命令,这样才能编译出so文件。实际是执行了shell命令);点Refresh,选中Refresh resources upon completion,意思是文件修动后自动执行编译;点Build Options,选中During auto builds和During a "clean";然后OK,并按动UP按钮,使新建的ndk_Builder上升到顶部,使C/C++代码先编译,然后OK。设置完毕。如果编译环境和工 程设置正确,可以看到自动编译过程完成。

4,至此,ndk的C/C++代码已经自动编译完毕了,so文件也生成了,运行一下看看,在AVD模拟界面显示出Hello from JNI!信息。

5,在eclipse中修改hello-jni.c文件的显示信息,如改为Hello imported from JNI!,只要保存就自动编译了。再运行一下看看。

全文完。

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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